TÜRKİYE DEKİ 2006/2007 KURAKLIĞI İLE GENİŞ ÖLÇEKLİ ATMOSFERİK DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ BAĞLANTININ LOJİSTİK REGRESYONLA BELİRLENMESİ

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "TÜRKİYE DEKİ 2006/2007 KURAKLIĞI İLE GENİŞ ÖLÇEKLİ ATMOSFERİK DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ BAĞLANTININ LOJİSTİK REGRESYONLA BELİRLENMESİ"

Transkript

1 IV. Atmosfer Blmler Sempozyumu Bldr Ktabı, Mart 28, İstanbul. Proceedngs of the Internatonal Fourth Symposum on Atmospherc Scences, March 28, İstanbul, Turkey. TÜRKİYE DEKİ 26/27 KURAKLIĞI İLE GENİŞ ÖLÇEKLİ ATMOSFERİK DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ BAĞLANTININ LOJİSTİK REGRESYONLA BELİRLENMESİ Hasan TATLI, Çanakkale Onsekz Mart Ünverstes, Fen-Edebyat Fakültes Coğrafya Bölümü, Terzoğlu Yerleşkes, 172, Çanakkale, Murat TÜRKEŞ, Çanakkale Onsekz Mart Ünverstes, Fen-Edebyat Fakültes Coğrafya Bölümü, Terzoğlu Yerleşkes, 172, Çanakkale, Özet Bu çalışmada, Türkye dek 96 meteoroloj stasyonunda kaydedlmş olan aylık yağış toplamları kullanılarak, çeştl kuraklık sınıfları Standartlaştırılmış Yağış İnds (SPI yaklaşımı le elde edld. Bu kuraklık sınıfları; kend çnde, kurak, normale-yakın (ya da normal ve neml olmak üzere tekrar üç sınıfta toplandı. Çalışmanın amacı 26/27 kuraklık olayları le genş ölçekl atmosferk değşkenler arasındak bağlantıların, lojstk (olablme regresyon le belrlenmes olduğu çn; kuraklık olaylarının tahmn edleblrlğ, oluşturulan modellern vermler (başarımları lşk desenler şeklnde hartalanarak ncelend. Bu amaçla, atmosfern dkne özellklern en y temsl edeblecek 14 adet atmosferk değşken, NCEP/NCAR-reanalyss grdl ver setnden 3-6 o K enlem ve 1-5 o D boylamları arasındak alan çn seçld. Kuraklık olayının yalnız genş ölçekl meteorolojk değşkenler le olan bağlantısını ortaya koymak amacıyla, 14 değşken önce kend çlernde ve sonra değşkenler arasında ortak blgler olableceğ dkkate alınarak çft asal bleşen analz (ABA le ncelend. Sonuçta, 26 ve 27 yıllarındak kuraklıkları kestrmek amacıyla kullanılan modellern her br çn, sayıları 5 le 7 arasında değşen anlamlı asal bleşenler (AB ler steğe bağlı olarak seçld. AB ler, 1, 3, 6, 12 ve 48 aylık kayan ortalamalardan türetlen SPI kuraklık olayları çn de benzer şeklde oluşturuldu. Lojstk regresyon modellernn sonuçlarına göre, yerel etkler modele yansıtılmamış olsa ble, modellern başarımının en yüksek Güneydoğu Anadolu, Ege ve Akdenz bölgelernde, en düşük başarımın se Karadenz yağış bölgesnde olduğu belrlend. Genş ölçekl atmosferk bleşenler genel olarak klm değşklğ ve değşkenlğ blgsn ve/ya da şaretn de taşıdığı çn, bu çalışma % 2-8 arasında değşen model başarımlarıyla öneml ve kullanılablr bulgular sunmaktadır. Anahtar Kelmeler: Türkye, atmosfer, standartlaştırılmış yağış nds (SPI, klm değşklğ ve değşkenlğ, kuraklık, lojstk regresyon, asal bleşen analz (ABA. DROUGHT EVENTS OF 26/27 IN TURKEY AND DETERMINATION OF ITS ASSOCIATION WITH LARGE-SCALE ATMOSPHERIC VARIABLES BY LOGISTIC REGRESSION Abstract In ths study, the drought event classes were obtaned by usng the monthly precptaton totals recorded at 96 meteorology statons of Turkey by usng the Standardzed Precptaton Index (SPI approach. The obtaned drought event classes were re-concatenated nto three classes of so called, dry, near-normal (or normal and wet. Because the am of ths study s to extract the relatonshps between the drought events of 26/27 and large-scale atmospherc varables va logstc regresson, the proposed models performances were nvestgated by mappng the correlaton patterns n order to reveal predctablty of the drought events. Total 14 large-scale atmospherc varables were selected based on ther proxy 516

2 IV. Atmosfer Blmler Sempozyumu Bldr Ktabı, Mart 28, İstanbul. Proceedngs of the Internatonal Fourth Symposum on Atmospherc Scences, March 28, İstanbul, Turkey. vertcal-structure of the atmosphere of whch are from the grdded data set of NCEP/NCAR reanalyss over the area of 3-6 o N and 1-5 o E. In order to determne lnkages of the drought events only wth the large-scale nfluences; prncpal component analyss (PCA was frst appled to each of the data sets, and due to co-lnearty (.e., havng somewhat common knowledge effects, PCA was appled secondly to the prncpal components (PCs obtaned prevously. Fnally, 5 to 7 sgnfcant PCs were optonally selected for each of the constructed models that are used to predct the drought events of 26 and 27. The PCs were constructed smlar to the SPI drought events obtaned from runnng-means of 1, 3, 6, 12 and 48-month. Accordng to the results of logstc-regresson models; even f the local-effects had not been reflected n the models, hgh performances of models were detected over Southeastern Anatola, Medterranean and Aegean regons, but the low performances over the Black-sea ranfall regon. Ths study has presents sgnfcant and useful fndngs va supplyng the performance of models varyng from 2 to 8 %, because the large-scale atmospherc components also generally carry sgns and/or nformaton content of clmate change and varablty. Keywords: Turkey, atmosphere, standardzed precptaton ndex (SPI, clmate change and varablty, drought, logstc regresson, prncpal component analyss (PCA. 1. Grş Kuraklık, hdrolojk, tarımsal ve meteorolojk kuraklık gb br ayrıma gdlmekszn, genel olarak, yeryüzündek çeştl sstemlerce kullanılan doğal su varlığının, belrl br zaman süresnce ve bölgesel ölçekte uzun sürel ortalamanın ya da normaln altında gerçekleşmes sonucunda oluşan su açığı olarak tanımlanablr (Türkeş, 27. Doğal br olay olan kuraklık, klmsel değşmlern neden olduğu geçc br özellktr; kurak ve yarıkurak bölgelern yanı sıra, orta enlemlern neml-ılıman klm bölgelernde de oluşablr. Öte yandan, suyun kullanımı ve yönetm le lgl etknlklerden, yağışların yeterszlğnden ya da yağış şeklnn ve şddetnn değşmes (örn., kar yağışının azalması, hızlı kar ermes ve kısa sürel sağanakların ya da şddetl yağışların sıklığının artması, vb., etklenme süresne göre kuraklık olgusunun zlenmes ve planlanmasını zorunlu kılmaktadır. Kuraklığın başlangıç ve btş zamanlarının belrsz olması, toplam etknn artması, aynı anda brden fazla kaynak üzernde etkl ve ekonomk etksnn yüksek olması ve doğasının karmaşık olması yüzünden, kuraklık olaylarını belrlemek ve zlemek kolay değldr. Meteorolojk kuraklık sonucunda tarım alanlarının sulanmasında öneml sorunların yaşanması, hdrolojk açıdan se, barajlarda yeterl tutarda su toplanamaması, çme suyu kaynaklarının yetersz kalması ve çevrenn, toplumsal yaşamın ve sosyoekonomk sstemlernn olumsuz yönde etklenmes gb öneml sorunların ortaya çıkması kaçınılmaz olarak beklenen olumsuz sonuçlardır. Kuraklık olaylarını ncelemek çn çeştl yaklaşım ve yöntemler önerlmştr. Bunlardan en çok blnenler, Palmer Kuraklık Şddet İnds (PDSI, Palmer, 1965 ve Standartlaştırılmış Yağış İnds (SPI, McKee ve ark., 1993, 1995 yaklaşımlarıdır. Bast, ancak, anlamlı olan bu yaklaşımlar; kuraklıkları belrleme, değerlendrme ve zlemede, br ülkenn ya da bölgenn kuraklık yönetm ve kuraklıkla savaşım yeteneklernn gelşmesnde oldukça etkl olan yöntemler olarak görülmektedrler (Karl 1986; Guttman 1998, 1999; Hayes ve ark., 1999; Wlhelm ve Wlhte 22; Stenemann 23. Türkye de, özellkle yaz aylarında görülen kuraklıklar, subtropkal büyük Akdenz klmnn doğal br sonucu olarak, ülkenn Karadenz yağış bölges, kuzey Marmara ve Kuzeydoğu Anadolu bölümler dışında kalan yerlernde her yıl oluşmakta ve etkl olablmektedr. Öte yandan, Yerküre nn hemen her bölgesnde ve her zaman oluşablen kuraklık olaylarının (meteorolojk, tarımsal ve hdrolojk, uzak bağlantı desenlernn etkler de hesaba katıldığında, 197 lern başından ber Türkye de gderek daha sık ve etk alanını genşleterek sürmekte olduğu söyleneblr 517

3 IV. Atmosfer Blmler Sempozyumu Bldr Ktabı, Mart 28, İstanbul. Proceedngs of the Internatonal Fourth Symposum on Atmospherc Scences, March 28, İstanbul, Turkey. (Türkeş, 1996, 1998, 1999, 23; Türkeş ve Erlat, 23, 25; Türkeş ve ark., 27; Tatl, 26, 27; Türkeş ve Tatl, 27. Kapsamlı ve büyük ölçekl br Kuraklık Yönetm Planı çerçevesnde yapılması gereken kuraklık belrleme, değerlendrme ve zleme çalışmalarında, çeştl kuraklık nds (örn., SPI, PDSI ya da Ardte İnds (AI, vb. sınıflarının olasılıklarının hesaplanması ve blnmes, yönetm planının başarımı açısından çok önemldr. Ne yazık k Türkye de öneml br doğal afet olan kuraklığın belrlenmes, zlenmes, özellkle de ülkenn kuraklıktan etkleneblrlğn belrlemeye yönelk kuraklık rsk çözümlemes çalışmaları henüz çok yeterszdr. Bu nedenle, bu çalışmada, kuraklık olaylarının tahmn edleblme yeteneğnn gelştrlmes amacıyla, br tahmn model önerlmektedr. Önerlen model, genş ölçekl atmosferk değşkenlern yerel ölçekl kuraklık olaylarına etksn göstermes açısından, fzksel temell bölgesel klm modellernn sonuçlarının değerlendrlmes ve belk de doğrulanmasına katkı sağlayablecektr. Model, en yaygın ve güvenlr yağış ndslernn başında gelen SPI dan elde edlen kuraklık sınıflarının tahmnn amaçlamaktadır. Yağış toplamlarına bağlı olan SPI kuraklık nds, son kullanıcılar ya da kuraklık ve su yönetm planlamacıları açısından, elde edlmes oldukça kolay olması nedenyle çalışmada terch edlmştr. Sonuç olarak, önerlen tahmn model yalnız SPI kuraklık sınıfları çn değl, ötek kuraklık ndslernn tahmn çn de kolaylıkla genelleştrleblecek şeklde tanıtılmıştır. Çzelge 1. Standartlaştırılmış Yağış İnds (SPI kuraklık sınıflandırması SPI değerler Sınıflandırma Modelde Kullanılan 2. ve üzer Aşırı neml (extremely wet Çok neml (very wet Neml Orta düzeyde neml (moderately wet Normale-yakın (near-normal Normal Orta düzeyde kurak (moderately dry Şddetl kurak (severely dry Kurak -2. ve altı Aşırı kurak (extremely dry 2. Ver ve Yöntem Çalışmada kullanılan gözlem verler, Türkeş (1996, 1998 n dönem çn tüm yönleryle denetleyerek hazırladığı 99 adet stasyon çnden, 96 adet seçlerek, 27 yılı ortasına kadar güncelleştrlmş yağış serlerdr. Yağış serler, Devlet Meteoroloj İşler Genel Müdürlüğü stasyonlarında kaydedlen aylık yağış toplamlarından (mm oluşur. Ham ver kümes; Türkeş (1996 tarafından, gdşler (Runs ve Wald-Wolfowtz dzsel lşk gb rasgelelk ve Kruskal-Walls homojenlk (türdeşlk testler uygulanarak, 13 stasyon arasından seçlmştr. Ver setne lşkn ayrıntılı blgler, Türkeş (1996, 1999 n çalışmalarında verlmştr. Türkye yağışlarının çeştl meteorolojk/klmatolojk özellkler, daha önce Kadıoğlu (2, Türkeş (1996, 1998, 1999, 23, Tatl ve ark. (24 ve Türkeş ve ark. (22, 27 tarafından ayrıntılı olarak ncelenmştr. Modelde kullanılan genş ölçekl atmosferk değşkenler se, 3 6 o K ve 1 5 o D enlem ve boyları arasındak alan çn, NCEP/NCAR-reanalyss (Kalnay ve ark., 1996; Kstler ve ark., 21 ver kümesnden seçlmştr. Bu çalışmada temel alınan SPI kuraklık sınıfları, McKee ve ark. (1993, 1995 tarafından gelştrlmş olan öneml br kuraklık göstergesdr. SPI kuraklık sınıfları, gamma dağılım fonksyonundan elde edlen yağış olasılıklarının, standart ters-normal (nverse- Gaussan dağılım fonksyonuyla standart yağış serlerne dönüştürülmesyle, Çzelge 1 de verlen eşk değerler dkkate alınarak elde edlr. Yağışların standart normal-dağılıma dönüştürülmes konusundak ayrıntılar; Thom (1966, Wlks (1995 le Türkeş ve Tatl (27 yaptıkları çalışmalardan görüleblr. Çzelge 1de verlen normaln üstü ve altı kuraklık 518

4 IV. Atmosfer Blmler Sempozyumu Bldr Ktabı, Mart 28, İstanbul. Proceedngs of the Internatonal Fourth Symposum on Atmospherc Scences, March 28, İstanbul, Turkey. sınıflarının Türkye de görülme sıklığı (olasılığı normale yakın kuraklık sınıfına göre oldukça düşük olduğu çn (Türkeş ve Tatl, 27, bu çalışmada, kuraklık sınıfları, verlen normaln üstü neml, normaln altı kurak ve normal olmak üzere, kend çnde tekrar 3 sınıfta brleştrld (Çzelge 1. Çalışmamızın temel amacı, genş-ölçekl atmosferk değşkenlern kuraklık olaylarıyla olan bağını ncelemek olduğu ve olasılığı çok düşük olan kuraklık olaylarının sağlıklı br tahmn modelnn oluşturulmasında öneml temsl zorlukları yarattığı çn, kuraklık sınıflarının sayısının azaltılması gerekl görülmüştür. Çalışmada kullanılan tahmn model, lojstk regresyon yöntemne dayanır. Lojstk regresyonda amaç; var ve yok (ya da 1 (br ve sıfır ( şeklnde olan ayrık olayların tahmn edlmesdr (Cox, 197; Menard, 1995; Aldrch ve ark., 1984; Presler ve Westerlng, 27. Aşağıdak eştlklerde kullanılan ( / şaret, vektörlern ya da matrslern evrğ (transpose, fonksyonlarda se fonksyonların türev anlamına gelr. Örneğn, tahmn edlecek olaylar, kuraklık var (1 ve kuraklık yok ( olmak üzere, y( = 1, 1, 1,, 1,,, 1,..., 1, 1,, N adet kuraklık zaman dzs şeklnde verlmş olsun. Olayın olma olasılığı, p se, bu durumda olasılık p nn olablrlk (lkelhood fonksyonu, L(p, L(p = P (y = (1, 1, 1,,, 1,..., 1, 1; p (1 = p p p ( 1 p (1 p p... p p (1 p (2 y N = y p ( 1 p (3 şeklnde Bernoull olasılıkları olarak da formüle edleblr. Ancak, olablrlk fonksyonun doğal logartması alındığında, yukarıdak yazım şekl sadeleştrleblr: LnL( p = l ( p = ( y ln p + ( N y ln(1 p (4 Denk. (4 dek p(skaler yerne, p(x, gb br fonksyonu yerleştrrsek, l( p = y ln p( x + (1 y ln(1 p( x p( x (5 = y ln + ln(1 p( x 1 p( x elde edlr. Dkkat edlecek olunursa, p, olasılığı artık br skaler değl, br fonksyondur (p(x. Bu se, br olayın olablme olasığının, x, şeklnde temsl edlen tahmn edcler tarafından bulunableceğn gösterr. Başka br deyşle, eğer olay kuraklık-sınıfı ve tahmn edcler genş ölçekl atmosferk değşkenler olarak düşünülürse, lojstk model, br tahmn edc modele ndrgenr. Denk.(5 de olablrlk fonksyonuna gren, p( x f(x = ln (6 1 p( x fonksyonuna, p nn logt fonksyonu ya da lojstk regresyonda y y x e bağlayan fonksyon (lnk functon denr. Bu noktada, Denk. (6 da verlen fonksyonun ters bulunursa, 1 p( x = 1+ exp( f ( x (7 lojstk fonksyonuna erşlr. Öte yandan, f(x fonksyonun olablrlk fonksyonu, 1 l( f = y + f ( x ln 1 exp( f ( x (8 = y f ( x ln 1 f ( x ( + e Denk. (5 e benzer olarak yazılablr. Yen durumda, f ( x = β x br fonksyonel ve β de regresyonun sabt katsayılar vektörü olarak ele alınırsa, problem doğrusal regresyon problemne ndrgenmş olur. Önceden belrtldğ şeklde, x vektörü genş ölçekl atmosferk değşkenler temsl eder. Bu nedenle, Denk.(8 dek β katsayılar vektörünün çözülmes 519

5 IV. Atmosfer Blmler Sempozyumu Bldr Ktabı, Mart 28, İstanbul. Proceedngs of the Internatonal Fourth Symposum on Atmospherc Scences, March 28, İstanbul, Turkey. gerekr. Denk.(8 dek, l ( f olablrlk fonksyonu, β o cvarında Taylor sersne açılacak olursa, 1 2 l ( β l( β + ( β β l ( β + ( β β l ( β (9 2 elde edlr. Dğer taraftan, olablrlk fonksyonunun en büyüklemes (maxmzng yapılırsa ya da olablrlğn en büyük olduğu durumda, yan β ya göre türevn alır ve β çn çözüm yapılırsa, l ( β l ( β + ( β β l ( β = o o o l ( β (1 β = β l ( β sonucuna varılır. Bu son fade, β y bulmak çn, başlangıçta β o gb steğe bağlı br keyf değer le çözüme başlanacağını ve ardışık olarak bulunacak β nın bell br değere yakınsadığı durumda, yan l ( β ulaştığında, çözümün elde edlebleceğn gösterr. Ancak, Denk. (1 br skaler çn çözüm önermektedr. Oysa burada br vektör çn çözüm aranmaktadır. Aşağıda, Newton-Raphson yaklaşımı tanıtılmıştır. Bu yaklaşım, az önce verlen yaklaşımın daha genelleştrlmş şekl olan, çok değşkenl Taylor serlern dkkate alarak çözüm öneren br yaklaşımdır. Newton-Raphson yöntem, 1 2 l( β β = β l ( β β β (11 β şeklnde yazılablr. Bu yaklaşım, regresyonun katsayılar vektörünün ardışık olarak 2 bulunmasını önerr. Denk. (11 de sağ tarafta verlen, β β l( β 2. derece türevlern matrsn ve l( β β se 1. derece türevlern vektörünü göstermektedr (Jacoban gösterm. Brnc ve knc derece türevler, blgsayar ortamında programlanacak şeklde yenden düzenlenrse, x β l ( β y x β ln(1 + e (12 = x β 1 xβ ( 1+ e e x ( β = y x l β (13 1 = y x x + e β 1 (14 = X ( y p (15 2 l( β = x x p( x (1 p( x β β (16 = X WX şeklnde cebrsel fonksyonlar olarak yazılablr. Son eştlktek W matrs, köşegenlerndek (, nc elemanları p(x (1-p(x e eşt olan br köşegen matrsdr ve lojstk regresyonda ağırlık katsayıları olarak adlandırılır. Bulunan son fadeler Denk.(11 e yerleştrlrse, (17 lojstk regresyonun katsayılar vektörünü bulan algortma elde edlr. Lojstk regresyon ve statstksel anlamlılık sınamalarının blgsayar yazılımları, Press ve ark. (1992 nın algortmalarından yararlanılarak, Fortran95 koduyla yazıldı. Fortran95 le hazırlanan model yazılımları, eksk verler de hesaba katmaktadır. Çok değşkenl doğrusal 52

6 IV. Atmosfer Blmler Sempozyumu Bldr Ktabı, Mart 28, İstanbul. Proceedngs of the Internatonal Fourth Symposum on Atmospherc Scences, March 28, İstanbul, Turkey. regresyonda, X tahmn edcler ve y tahmn edlen olmak üzere; regresyon ~ 1 katsayıları, β = ( X X X y şeklnde elde edlrken, lojstk regresyonda fazladan br W 1 ağırlıklar matrs ve y yerne se, z = Xβ + W ( y p, kullanılır. Son gösterm, ağırlıklı en küçük kareler yöntem olarak da blnr. Çzelge 2. Genş ölçekl atmosferk değşkenler (tahmn edcler. Atmosferk değşkenler Asal bleşen (AB sayısı Açıkladığı varyans (% 3 hpa U rüzgar hızı hpa V rüzgar hızı hpa omega (basınç hızı hpa bağıl nem hpa sıcaklık hpa sıcaklık Gzl ısı akısı Net uzun dalga boylu radyasyon Net kısa dalga boylu radyasyon Denz düzey basıncı Denz düzey sıcaklığı Yüzey özgül nem hpa kalınlık Yukarı yönlü uzun dalga boylu radyasyon Modelde kullanılan genş ölçekl atmosferk değşkenler, temel meteoroloj ve klmatoloj blgsne dayanarak potansyel anlamda, kuraklık olayları le lşks olableceğ kabul edlen 14 adet atmosfer değşkenn çerr (Çzelge 2. Dkkat edlrse, Çzelge 2 de verlen genş-ölçekl atmosferk değşkenlern tümü sürekl olmasına karşın, kuraklık olayları sürekszdr (ayrık. Sürekl değşkenlerden ayrık olayların tahmn edlmes yaklaşımı, bunların arasındak doğrusal lşkden çok, eş zamanlı (syncronzed blg taşımaları gerçeğne dayanır. Eş-zamanlılık (synchronzaton konusundak ayrıntılılar ve atmosfer blmlerndek uygulama örnekler; Rosenblum ve ark., 1996; Palus ve ark., 2; Rybsk ve ark., 23 ve Tatl 27 nn yaptıkları çalışmalardan görüleblr. Öte yandan, çalışmada doğrudan ham verler kullanmak yerne, aşağıda özetlenen yol zlenmştr: (1 Brnc adımda, 221 grd noktasındak her br değşken kümesne, asal bleşenler analz (ABA (Tatl ve ark., 24, 25 uygulandı. Genş ölçekl atmosferk değşkenlern, genş ölçeğn egemen özellğnn temsl açısından; enerj ve sıcaklıkla lgl değşkenlerde görülen baskın peryodk bleşenlerden dolayı, bunların yalnız lk AB ler, dğer değşkenlern se lk 2 AB ler seçlerek, Çzelge 2 dek 14 değşken çn toplam 19 AB seçld. (2 İknc adımda se, özellkle sıcaklık ve enerj le lgl değşkenlerde bulunan ortak blgnn brbrne olan karşılıklı ya da çapraz etksn (co-lnearty ortadan kaldırmak çn, seçlen 19 AB ye yenden ABA uygulandı. (3 Sonuçta 1, 3, 6, 12 ve 48 aylık SPI kuraklık olaylarının tahmnnde kullanılacağından, benzer şeklde AB lern de kayan ortalamaları alınarak, farklı 5 adet (1, 3, 6, 12 ve 48-aylık kayan ortalamalı lojstk modele göre, anlamlı AB ler seçld. (4 Çalışmada temel alınan SPI kuraklık sınıfları, modelde kullanılmak üzere Çzelge 1 n 3. sütununda verlen kurak, normal ve neml olarak brleştrlmş sınıflardır. Model parametreler bulunurken kullanılan ver uzunluğu, Ocak 194-Temmuz 27 dönemn çerr. 521

7 IV. Atmosfer Blmler Sempozyumu Bldr Ktabı, Mart 28, İstanbul. Proceedngs of the Internatonal Fourth Symposum on Atmospherc Scences, March 28, İstanbul, Turkey. Sonuç olarak, 5 adet kayan ortalamalı (1, 3, 6, 12 ve 48-Aylık ver olduğuna göre, toplam 15 adet farklı lojstk regresyon model elde edlmş olunur. (5 Modellern blnmeyen katsayıları bulunurken, 26 ve 27 kuraklık sınıfları hesaplamalara alınmamıştır. Çalışmanın amacı o dönemdek kuraklık sınıflarını yenden oluşturmak yerne tahmn etmek olduğundan, modeller oluşturulurken, tahmn edlecek sınıfların verlernn model parametrelern bulunmasında kullanılması, tahmn model kavramı ya da yaklaşımı açısından br anlam taşımaz (Tatl ve ark., 24, 25. Ters durumda, modeller, ancak yenden analz modellerne dönüşmüş olur. Her stasyondak kuraklık sınıflarının genş ölçekl atmosferk değşkenler tarafından tahmn edleblme model vermler (başarımları, çapraz lşk desenlerne dönüştürülerek hartalandı. Sonuçta, lşk desen hartaları, genş ölçekl atmosferk değşkenler le stasyonların kuraklık sınıfları arasındak bağın coğraf dağılımını yansıttığından, bunlar tahmn edleblme ölçüsü olarak da görüleblr. 3. Model Sonuçları Şekl 1, 1-aylık SPI kuraklık sınıflarının lojstk regresyonla tahmn edlen sonuçları le genş ölçekl atmosferk değşkenler arasındak lşklern gösterr. Buna göre, model başarımı, genel olarak Akdenz yağış rejmnn egemen olduğu Güneydoğu, Akdenz ve Ege bölgelernde en yüksektr. Ancak, kuzeye Karadenz yağış bölgesne doğru kurak ve normal olma sınıflarının model verm azalır (en küçük.4. Elde edlen bu sonuçlar, Tatl ve ark., (24 nın Türkye yağışlarının ölçek küçültmesne lşkn sonuçlarıyla oldukça uyumludur. Tatl ve ark., (24 nın çalışmasında, Karadenz Bölges yağışlarının ölçek-küçültme başarımı, dğer tüm bölgelere göre daha düşük çıkarken, Güneydoğu Anadolu Bölgesnde se daha yüksek gerçekleşmştr. Şekl 1. Lojstk regresyon kullanılarak tahmn edlen 1-aylık SPI kuraklık sınıflarının genş ölçekl değşkenler le olan lşklernn alansal desen. 3-Aylık SPI kuraklık sınıfları temel alındığında, kurak ve normal olma sınıflarının önerlen modele göre tahmn sonuçları se Şekl 2 de verlmştr. 1-aylık SPI kuraklık sınıflarının tahmnne benzer sonuçlar elde edlmesne karşın; özellkle İç Anadolu, Marmara ve Kuzey Ege bölgelernde model başarımının, 3-Aylık SPI kuraklık sınıflarının tahmnnde elde edlen sonuçlara göre, büyüklüğünün azaldığı ve alansal olarak genşledğ görülür. Öte yandan, 6 ve 12-aylık SPI kuraklık sınıflarının tahmn sonuçları, genş ölçekl atmosferk değşkenler le olan bağlantılarının (Şekl 3 ve Şekl 4, hem 1-aylık hem de 3- aylık SPI kuraklık sınıflarının tahmnlerne göre oldukça farklı br dağılım gösterdğn ortaya koyar. 522

8 IV. Atmosfer Blmler Sempozyumu Bldr Ktabı, Mart 28, İstanbul. Proceedngs of the Internatonal Fourth Symposum on Atmospherc Scences, March 28, İstanbul, Turkey. Şekl 2. Lojstk regresyon kullanılarak tahmn edlen 3-aylık SPI kuraklık sınıflarının genş ölçekl değşkenler le olan lşklernn alansal desen. Şekl 3. Lojstk regresyon kullanılarak tahmn edlen 6-aylık SPI kuraklık sınıflarının genş ölçekl değşkenler le olan lşklernn alansal desen. Normal olma desenndek lşk katsayılarının öneml bölümü, statstksel olarak % 5 anlamlılık düzeynde anlamlı değldr. Genel br kabul olarak, zaman ölçeğ büyüdükçe model tahmn vermnn daha düşük olmasının beklendğ söyleneblr. Ancak, burada br noktaya dkkat çekmek gereğ doğar: Çalışmanın amacı, yerel etkler yok etmek ve Genel Dolaşım İklm Modellernn (GDM tam tahmn edebleceğ bleşenler burada önerlen tahmn modellernde kullanmak olduğu çn, model kurulma aşamasında, genş ölçekl atmosferk değşkenler ABA le belrl br düzeyde fltrelemeden geçrlmşt. Başka br deyşle, genş ölçekl atmosferk değşkenlere kayan ortalamalar uygulandığından, gerçekte bunlar tekrar fltrelemeden geçrlmş durumdadır. Bu çalışmada, sayfa sınırı nedenyle sonuçlarına yer verlmeyen, ancak ABA fltrelemes uygulanmadan, yan doğrudan ham verlern tahmn modellernde kullanılması le elde edlen sonuçların model başarımlarının % 9 düzeyne çıktığı görülmüştür. Ancak, doğrudan ham verlern modellerde kullanılması, genş ölçek blgsne ek olarak, yerel etkler de çerdğnden; elde edlen sonuçlar GDM ya da Bölgesel İklm Modeller (BİM le uygunluk göstermez. Özellkle, enerj ve sıcaklıkla lgl genş ölçekl değşkenler dışındakler, örneğn, denz düzey basıncı ve düşey basınç hızı (omega gb atmosferk büyüklükler, yüzey atmosfern alt sstemlern yönlendren öneml fzksel büyüklüklerdr. Ancak, bu tür değşkenler, kaba sayısal ağ üzernde çalıştırılan GDM ler tarafından y benzeştrlemez (smülasyon başarımı düşük. Br başka söyleyşle, özellkle meteorolojk kuraklığı etkleyen en öneml değşken yağıştır. Oysa, GDM lern y tahmn edemedğ değşkenlern başında da yne yağış gelmektedr (Tatl ve ark.,

9 IV. Atmosfer Blmler Sempozyumu Bldr Ktabı, Mart 28, İstanbul. Proceedngs of the Internatonal Fourth Symposum on Atmospherc Scences, March 28, İstanbul, Turkey. Şekl 4. Lojstk regresyon kullanılarak tahmn edlen 12-aylık SPI kuraklık sınıflarının genş ölçekl değşkenler le olan lşklernn alansal desen. Bu şeklde de, Şekl 3 de verlen 6- aylık sonuçlara benzer olarak, özellkle normal olma desenndek lşk katsayılarının öneml bölümü, statstksel olarak % 5 anlamlılık düzeynde anlamlı değldr. Şekl 5. Lojstk regresyon kullanılarak tahmn edlen 48-aylık SPI kuraklık sınıflarının genş ölçekl değşkenler le olan lşklernn alansal desen. Bu şeklde görülen desenler, gerçekte uzun döneml (klm kuraklık sınıfları olarak da değerlendrleblr. Sonuç olarak, modellerde yaptığımız tüm fltreleme kısıtlarına karşın, normal kuraklık sınıfı dışında, kurak sınıfın model vermnn güneyde Akdenz Yağış rejmnn egemen olduğu bölgelerde % 8 e çıktığı görülürken, kuzeye Karadenz yağış rejm bölgesne doğru model başarımının en düşük % 4 a ndğ görülür. Bu da, klm değşklğnn olası olumsuz sonuçlarından yağışların ve dolayısıyla kuraklık olaylarının oldukça etkleneceğn gösterr. Bu görüşü destekleyen bulgulara, Şekl 5 de gösterlen 48-aylık SPI kuraklık sınıflarının tahmn model sonuçlarında ulaşablr. Bu şekldek sonuçlar, kuraklık sınıflarının blgsnden çok, son 48 aylık blgy taşır. Bu nedenle, bu dağılış br anlamda klmatolojk (uzun sürel lşk desen olarak da adlandırılablr. Görüldüğü gb, özellkle kurak olma sınıfı oldukça başarılı br şeklde tahmn edleblmektedr. Öte yandan, normal kuraklık sınıfının, çoğunlukla Türkye klmndek mevsmsel ve/ya da yıllararası klmsel değşkenlğn (clmate varablty etks altında olduğu çıkarımını yapmak da çok yanlış olmayablr. Br başka deyşle, normal kuraklık sınıfı, klm değşklğ etklerne fazla açık ya da bağımlı olmayablr. Ancak, normal kuraklık sınıfını etkleyen yağışların olasılık dağılım fonksyonunun (Probablty Dstrbutn Functon, özellkle knc derece statstklernde, örneğn uzun sürel ortalama ya da varyansında olablecek negatf ya da poztf kaymaların, olası klm değşklğ etklernden kaynaklanableceğ klmatolojk varsayımını da - unutmamak gerekr. 4. Sonuçlar ve Önerler Türkye nn yıllık yenleneblr yerüstü su potansyelne, 12 mlyar m 3 güvenl çekm sınırlarındak yeraltı suyu da eklendğnde, ülkenn su potansyelnn ancak 12 mlyar m 3 e ulaştığı bulunur. Türkye nüfusunun 7 mlyon olduğu ve hızlı arttığı da dkkate alındığında, kş başına ortalama yıllık 17 m 3 kadar su düştüğü görülür. Dünya ortalamasının yaklaşık 524

10 IV. Atmosfer Blmler Sempozyumu Bldr Ktabı, Mart 28, İstanbul. Proceedngs of the Internatonal Fourth Symposum on Atmospherc Scences, March 28, İstanbul, Turkey. 1/5 ne karşılık gelen bu tutar bze, Türkye nn kurak dönemlerde cdd sorunlarla karşılaşableceğn açıkca gösterr. Çalışmada, Türkye dek 96 adet meteoroloj stasyonu çn elde edlen SPI kuraklık sınıfları, kend çnde, kurak, normal ve neml olmak üzere tekrar üç sınıfta toplandı. Çalışmanın konusu olan kurak ve normal kuraklık sınıflarının genş ölçekl atmosferk değşkenler le olan bağı, oluşturulan lojstk regresyon temell modellern başarısı dkkate alınarak kestrld. Br başka söyleyşle, modellern başarımı, dağılış hartaları yardımıyla, kuraklık olayının tahmn edleblrlğ açısından ncelend. Genş ölçekl atmosferk değşkenler olarak, atmosfern düşey özellklern en y temsl edebleceğ varsayılan 14 adet değşken, NCEP/NCAR-reanalyss grdl ver setnden, 3 6 o K enlemler ve 1 5 o D boylamları arasında kalan alan çn seçld. Seçlen 14 adet değşken, 3 hpa zonal ve merdyonal rüzgar hızlarını, 7 hpa yükseklk düzeyndek basınç hızını (omega, bağıl nem ve sıcaklığı, 85 hpa sıcaklığını, yüzey (yer sevyes gzl ısı akısını, net uzun ve kısa dalga boylu radyasyonu, yukarı yönlü uzun dalgalı radyasyonu, denz düzey basıncı ve sıcaklığını, yüzey özgül nemn ve 1-5 hpa kalınlığını çerr. Oluşturulan lojstk regresyon temell tahmn modellernden elde edlen sonuçlara göre, 26/27 kuraklık sınıflarının tahmn başarısı, yerel etkler hesaba katılmadığında ble, en yüksek Güneydoğu, Ege ve Akdenz bölgelernde, en düşük se Karadenz bölgesnde bulundu. Model başarımının özellkle 1, 3 ve 6 ölçekl SPI kurak olma sınıfında, Akdenz yağış rejm bölgelernde en yüksek, buna karşın kuzeye doğru azalarak Karadenz yağış rejm bölgesnde en düşük çıkması çalışmanın öneml sonuçlarından brsdr. 1, 3 ve 6 aylık SPI kurak olma model başarımının karasal ç bölgelerde gösterdğ düşük değerler, ç bölgelerde karasallığın da destekledğ yüksek sevye atmosferk oluklar ve alçak merkezleryle bağlantılı konvektf kararsızlık yağışlarının etksyle açıklanablrken, Karadenz bölgesndek en düşük değerler, kuzeyl dolaşımla bağlantılı yüzey ve yüksek atmosfer hava sstemlernn yardımıyla Kuzey Anadolu dağları üzernde gelşen orografk yağışların etksyle açıklanablr (Kutel ve ark., 21; Türkeş, 1998; Türkeş ve ark., 22; Türkeş ve Erlat, 23 ve 26; Tatl ve ark., 24. Öte yandan, çeştl klm senaryolarına göre çalıştırılan klm modellerne göre, Türkye nn de çnde yer aldığı coğraf bölgenn daha az yağışlı ve daha sıcak br klm etks altına grme olasılığı oldukça yüksek görülmektedr. Ayrıca, GDM sonuçlarına göre, buharlaşmanın artması, yağışların sıklığında ve şddetnde olası değşmelern olableceğ ve kar örtüsünün azalableceğ beklenmektedr. Tüm bu sonuçlar dkkate alındığında, yakın-orta ermde Türkye de su yeterszlğnn başlayacağı, buna bağlı olarak da genel br su sıkıntısı yaşanableceğ söyleneblr. Bu nedenle, kuraklık ya da su le lgl krz yönetmlernn yerne, rsk temell kuraklık ya da su yönetm ve planlama poltkalarının gelştrlmes zorunluluktur. Öte yandan, rsk (afet analznn en öneml bleşenlernden brs, kuraklığı belrleme (ntelendrme, zleme ve erken uyarının yanı sıra, kuraklık öngörü-modellernn gelştrlmesdr. Çalışmamızda, rsk (afet analzn de çeren çağdaş br afet yönetm yaklaşımı açısından, yalın, ancak sonuçları açısından öneml blg ve bulgulara ulaşıldı. Özellkle, zaman ölçeğ büyüdükçe model başarımları düşer şeklnde özetleneblecek olan sonuç, tek başına, kaba sayısal ağlı GDM ya da BİM sonuçları yağış tutarlarında ve olasılıklarında (yağışlı günler azalma (kuraklaşma ve değşkenlğn değşmes öngörmesne karşın, model sonuçlarının öngörülenden çok daha olumsuz olableceğn şaret ettğ çn, su ya da kuraklık yönetm planlarında mutlaka dkkate alınacak düzeyde önemldr. GDM ve BİM lern yer ve yere yakın düzeydek atmosferk değşkenler, özellkle yağışları yüksek doğrulukla tahmn 525

11 IV. Atmosfer Blmler Sempozyumu Bldr Ktabı, Mart 28, İstanbul. Proceedngs of the Internatonal Fourth Symposum on Atmospherc Scences, March 28, İstanbul, Turkey. edemedkler gerçeğ göz önüne alındığında, rsk analz temell kuraklık yönetm planlamalarının önem daha y anlaşılır. Kaynaklar Aldrch, J.H., Nelson, F.D Lnear Probablty, Logt, and Probt Models. Sage, Beverly Hlls, CA. Cox, D.R The Analyss of Bnary Data. Chapman and Hall, 1st Ed., London. Guttman, N.B Comparng the Palmer drought ndex and the standardzed precptaton ndex. Journal of the Amercan Water Resources Assocaton 34, Guttman, N.B Acceptng the standardzed precptaton ndex: a calculaton algorthm. Journal of the Amercan Water Resources Assocaton 35, Hayes, M.J., Svoboda, M.D., Wlhte, D.A., Vanyarkho, O.V Montorng the 1996 drought usng the standardzed precptaton ndex. Bulletn of the Amercan Meteorologcal Socety 8, Kadıoğlu, M. 2. Regonal varablty of seasonal precptaton over Turkey. Internatonal Journal of Clmatology, 2, Kalnay, E., et al., The NCEP/NCAR 4-year reanalyss project. Bulletn of the Amercan Meteorologcal Socety 77, Karl, T.R The senstvty of the Palmer drought severty ndex and Palmer s Z-ndex to ther calbraton coeffcents ncludng potental evapotranspraton. Journal of Clmate and Appled Meteorology 25, Kstler R., et al., 21. The NCEP/NCAR 5-year reanalyss: Monthly means CD-ROM and documentaton. Bulletn of the Amercan Meteorologcal Socety 82, Kutel, H., Hırsch-Eshkol, T.R., Türkeş, M. 21. Sea level pressure patterns assocated wth dry or wet monthly ranfall condtons n Turkey. Theoretcal and Appled Clmatology 69, McKee, T. B., Doesken, N. J., Klest, J The relatonshp of drought frequency and duraton of tme scales. Presented at the Eghth Conference on Appled Clmatology. Amercan Meteorologcal Socety, Jan 17-23, Anahem CA, pp McKee, T.B., Doesken, N.J., Klest, J Drought montorng wth multple tme scales. Presented at the Nnth Conference on Appled Clmatology. Amercan Meteorologcal Socety, Dallas TX, pp Menard, S Appled Logstc Regresson Analyss. Sage, Thousand Oaks, CA. Palmer, W.C Meteorologcal Drought. Weather Bureau Research Paper No. 45, U.S. Department of Commerce, Washngton, D.C., 58 pp. Palus M., Kurths, J., Schwarz, U., Novotna, D., Charvatova, I. 2. Is the solar actvty cycle synchronzed wth the solar nertal moton? Int. J. Bfurcaton and Chaos, 1, Presler, H.K., Westerlng, A.L. 27. Statstcal model for forecastng monthly large wldfre events n western Unted States. Journal of Appled Meteorology and Clmatology 46, Press, W.H., Flannery, B.P., Teukolsky, S.A., Vetterlng, W.T Gamma Functon, Beta Functon, Factorals, Bnomal Coeffcents and Incomplete Gamma Functon, Error Functon, Ch-Square Probablty Functon, Cumulatve Posson Functon. Numercal Recpes n FORTRAN: The Art of Scentfc Computng, 2nd ed. Cambrdge, England: Cambrdge Unversty Press, pp Rosenblum, M.G., Pkovsky, A.S., Kurths, J Phase synchronzaton of chaotc oscllators. Physcal Revew Letters 76, Rybsk D., Havln, S., Bunde, A. 23. Phase synchronzaton n temperature and precptaton records. Physca A 32, Stenemann, A. 23. Drought ndcators and trggers: a stochastc approach to evaluaton. Journal of the Amercan Water Resources Assocaton 39,

12 IV. Atmosfer Blmler Sempozyumu Bldr Ktabı, Mart 28, İstanbul. Proceedngs of the Internatonal Fourth Symposum on Atmospherc Scences, March 28, İstanbul, Turkey. Tatl, H. 26. Analyss Medterranean precptaton assocated wth the North Atlantc Oscllaton Index (NAOI va Hlbert-Huang Transformaton. Presented at the Conference on Water Observaton and Informaton System for Decson Support (BALWOIS-26. Ohrd, Republc of Macedona. Paper No. A-329, 11 pp. Tatl, H. 27. Synchronzaton between the North Sea-Caspan Pattern (NCP and surface ar temperatures n NCEP. Internatonal Journal of Clmatology 27, Tatl, H., Dalfes, H.N., Menteş, Ş.S. 24. A statstcal downscalng method for monthly total precptaton over Turkey. Internatonal Journal of Clmatology 24, Tatl, H., Dalfes, H.N., Menteş, Ş.S. 25. Surface ar temperature varablty over Turkey and ts connecton to large scale upper ar crculaton va multvarate technques. Internatonal Journal of Clmatology 25, Thom, H.C.S Some Methods of Clmatologcal Analyss. Techncal Note No. 81. WMO, Geneva, Swtzerland, 63 pp. Türkeş, M Spatal and temporal analyss of annual ranfall varatons n Turkey. Internatonal Journal of Clmatology 16, Türkeş, M Influence of geopotental heghts, cyclone frequency and Southern Oscllaton on ranfall varatons n Turkey. Internatonal Journal of Clmatology 18, Türkeş, M Vulnerablty of Turkey to desertfcaton wth respect to precptaton and ardty condtons. Turksh Journal of Engneerng and Envronmental Scences 23, Türkeş, M. 23. Spatal and temporal varatons n precptaton and ardty ndex seres of Turkey. In Medterranean Clmate Varablty and Trends. Hans-Jürgen Bolle, (Ed., Regonal Clmate Studes. Sprnger Verlag, Hedelberg, Türkeş, M. 27. Türkye nn kuraklığa, çölleşmeye eğlm ve klm değşklğ açısından değerlendrlmes. Pankobrlk 91, Türkeş, M., Erlat, E. 23. Precptaton changes and varablty n Turkey lnked to the North Atlantc Oscllaton durng the perod Internatonal Journal of Clmatology 23, Türkeş, M., Erlat, E. 25. Clmatologcal responses of wnter precptaton n Turkey to varablty of the North Atlantc Oscllaton durng the perod Theoretcal and Appled Clmatology 81, Türkeş, M., Erlat, E. 26. Influences of the North Atlantc Oscllaton on precptaton varablty and changes n Turkey. Nuovo Cmento 29, Türkeş, M., Koç, T., Sarış, F. 27. Türkye nn yağış toplamı ve yoğunluğu dzlerndek değşklklern ve eğlmlern zamansal ve alansal çözümlemes. Coğraf Blmler Dergs 5, Türkeş, M., Tatl H. 27. The use of standardzed precptaton ndex (SPI and a modfed SPI for shapng the drought probabltes over Turkey. Journal of Clmate (Mnor revson for Edtor. Türkeş, M., Sümer, U.M., Kılıç, G. 22. Persstence and perodcty n the precptaton seres of Turkey and assocatons wth 5 hpa geopotental heghts. Clmate Research 21, Wlhelm, O.V., Wlhte, D.A. 22. Assessng vulnerablty to agrcultural drought: A Nebraska case study. Natural Hazards 25, Wlks, D.S Statstcal Methods n the Atmospherc Scences: An Introducton. Academc Press, 467 pp. 527

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU 6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız

Detaylı

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON HAFTA 4 PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYO Gölge değşkenn br başka kullanımını açıklamak çn varsayımsal br şrketn satış temslclerne nasıl ödeme yaptığı ele alınsın. Satış prmleryle satış hacm Arasındak varsayımsal

Detaylı

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t : HAFTA 13 GÖLGE EĞİŞKENLERLE REGRESYON (UMMY VARIABLES) Gölge veya kukla (dummy) değşkenler denen ntel değşkenler, cnsyet, dn, ten reng gb hemen sayısallaştırılamayan ama açıklanan değşkenn davranışını

Detaylı

Korelasyon ve Regresyon

Korelasyon ve Regresyon Korelasyon ve Regresyon 1 Korelasyon Analz İk değşken arasında lşk olup olmadığını belrlemek çn yapılan analze korelasyon analz denr. Korelasyon; doğrusal yada doğrusal olmayan dye kye ayrılır. Korelasyon

Detaylı

NİTEL TERCİH MODELLERİ

NİTEL TERCİH MODELLERİ NİTEL TERCİH MODELLERİ 2300 gözlem sayısı le verlen değşkenler aşağıdak gbdr: calsma: çocuk çalışıyorsa 1, çalışmıyorsa 0 (bağımlı değşken) Anne_egts: Anne eğtm sevyes Baba_egts: Baba eğtm sevyes Kent:

Detaylı

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon Doğrusal Korelasyon ve Regresyon En az k değşken arasındak lşknn ncelenmesne korelasyon denr. Kşlern boyları le ağırlıkları, gelr le gder, öğrenclern çalıştıkları süre le aldıkları not, tarlaya atılan

Detaylı

K-Ortalamalar Yöntemi ile Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelerin Belirlenmesi *

K-Ortalamalar Yöntemi ile Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelerin Belirlenmesi * İMO Teknk Derg, 2012 6037-6050, Yazı 383 K-Ortalamalar Yöntem le Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelern Belrlenmes * Mahmut FIAT* Fath DİKBAŞ** Abdullah Cem KOÇ*** Mahmud GÜGÖ**** ÖZ

Detaylı

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK Sürekl Olasılık Dağılım Brkml- KümülatFonksyonu Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr Sürekl olasılık onksyonları X değşken - ;+ aralığında tanımlanmış br sürekl rassal değşken olsun. Aşağıdak

Detaylı

KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ

KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ Süleyman Demrel Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yıl: 2007/2, Sayı: 6 Journal of Suleyman Demrel Unversty Insttue of Socal Scences Year: 2007/2, Number: 6 KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM

Detaylı

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 5-7 Kasım 5 ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN

Detaylı

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler Sıklık Tabloları ve Tek Değşkenl Grafkler Sıklık Tablosu Ver dzsnde yer alan değerlern tekrarlama sayılarını çeren tabloya sıklık tablosu denr. Sıklık Tabloları tek değşken çn marjnal tablo olarak adlandırılır.

Detaylı

Konumsal Enterpolasyon Yöntemleri Uygulamalarında Optimum Parametre Seçimi: Doğu Karadeniz Bölgesi Günlük Ortalama Sıcaklık Verileri Örneği

Konumsal Enterpolasyon Yöntemleri Uygulamalarında Optimum Parametre Seçimi: Doğu Karadeniz Bölgesi Günlük Ortalama Sıcaklık Verileri Örneği S. ZENGİN KAZANCI, E. TANIR KAYIKÇI Konumsal Enterpolasyon Yöntemler Uygulamalarında Optmum Parametre Seçm: Doğu Karadenz Bölges Günlük Ortalama Sıcaklık S. ZENGİN KAZANCI 1, E. TANIR KAYIKÇI 1 1 Karadenz

Detaylı

PROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING

PROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Clt 3, Sayı:2, 2001 PROJE SEÇİMİ VE KAYAK PLALAMASI İÇİ BİR ALGORİTMA lgün MORALI 1 C. Cengz ÇELİKOĞLU 2 ÖZ Kaynak tahss problemler koşullara bağlı olarak

Detaylı

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır. UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ Posson: H o: Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmektedr. H a : Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmemektedr. Böyle br hpotez test edeblmek çn, önce Posson dağılım parametres

Detaylı

L-MOMENTLER VE STANDART YAĞIŞ İNDEKSİ (SYİ) YARDIMIYLA SEYHAN HAVZASI KURAKLIK ANALİZİ *

L-MOMENTLER VE STANDART YAĞIŞ İNDEKSİ (SYİ) YARDIMIYLA SEYHAN HAVZASI KURAKLIK ANALİZİ * Ç.Ü Fen ve Mühendslk Blmler Dergs Yıl:2013 Clt:29-1 L-MOMENTLER VE STANDART YAĞIŞ İNDEKSİ (SYİ) YARDIMIYLA SEYHAN HAVZASI KURAKLIK ANALİZİ * Drought Analyss of The Seyhan Basn by Usng Standart Precptaton

Detaylı

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının 1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell

Detaylı

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi Harta Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 5, No: 1, 2013 (61-67) Electronc Journal of Map Technologes Vol: 5, No: 1, 2013 (61-67) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn: 1309-3983 Makale

Detaylı

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yayın Gelş Tarh: 18.02.2011 Clt: 13, Sayı: 1, Yıl: 2011, Sayfa: 21-37 Yayına Kabul Tarh: 17.03.2011 ISSN: 1302-3284 ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK

Detaylı

UYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller

UYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller UYGULAMA 2 Bağımlı Kukla Değşkenl Modeller Br araştırmacı Amerka da yüksek lsans ve doktora programlarını kabul ednlmey etkleyen faktörler ncelemek stemektedr. Bu doğrultuda aşağıdak değşkenler ele almaktadır.

Detaylı

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır. BÖLÜM 3 OLASILIK HESABI 3.. Br Olayın Olasılığı Tanım 3... Br olayın brbrnden ayrık ve ortaya çıkma şansı eşt n mümkün sonucundan m tanes br A olayına uygun se, A olayının P(A) le gösterlen olasılığı P(A)

Detaylı

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Türkye İnşaat Mühendslğ, XVII. Teknk Kongre, İstanbul, 2004 İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Nur MERZİ 1, Metn NOHUTCU, Evren YILDIZ 1 Orta Doğu Teknk Ünverstes, İnşaat Mühendslğ Bölümü, 06531 Ankara

Detaylı

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Clt:3 Sayı: Celal Bayar Ünverstes İ.İ.B.F. MANİSA Bulanık Araç Rotalama Problemlerne Br Model Öners ve Br Uygulama Doç. Dr. İbrahm GÜNGÖR Süleyman Demrel Ünverstes, İ.İ.B.F.,

Detaylı

THOMAS-FİERİNG MODELİ İLE SENTETİK AKIŞ SERİLERİNİN HESAPLANMASINDA YENİ BİR YAKLAŞIM

THOMAS-FİERİNG MODELİ İLE SENTETİK AKIŞ SERİLERİNİN HESAPLANMASINDA YENİ BİR YAKLAŞIM Osmangaz Ünverstes Müh.Mm.Fak.Dergs C.XVII, S., 004 Eng.&Arch.Fac.Osmangaz Unversty, Vol.XVII, No :, 004 THOMAS-FİERİNG MODELİ İLE SENTETİK AKIŞ SERİLERİNİN HESAPLANMASINDA YENİ BİR YAKLAŞIM Recep BAKIŞ,

Detaylı

VEKTÖRLER VE VEKTÖREL IŞLEMLER

VEKTÖRLER VE VEKTÖREL IŞLEMLER VEKTÖRLER VE VEKTÖREL IŞLEMLER 1 2.1 Tanımlar Skaler büyüklük: Sadece şddet bulunan büyüklükler (örn: uzunluk, zaman, kütle, hacm, enerj, yoğunluk) Br harf le sembolze edleblr. (örn: kütle: m) Şddet :

Detaylı

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı SRY ÜNİVERSİESİ Djtal ontrol Laboratuvar Deney Föyü Deney No: 2 Sıvı Sevye ontrol Deney 2.. Deneyn macı Bu deneyn amacı, doğrusal olmayan sıvı sevye sstemnn belrlenen br çalışma noktası cvarında doğrusallaştırılmış

Detaylı

Muhasebe ve Finansman Dergisi

Muhasebe ve Finansman Dergisi Muhasebe ve Fnansman Dergs Ocak/2012 Farklı Muhasebe Düzenlemelerne Göre Hazırlanan Mal Tablolardan Elde Edlen Fnansal Oranlar İle Şrketlern Hsse Sened Getrler Ve Pyasa Değerler Arasındak İlşk Ahmet BÜYÜKŞALVARCI

Detaylı

Sabit Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2

Sabit Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 X Sabt Varyans Y Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Eşt Varyans EKKY nn varsayımlarından br anakütle regresyon fonksyonu u lern eşt varyanslı olmasıdır Her hata term varyansı bağımsız değşkenlern verlen değerlerne

Detaylı

Hasar sıklıkları için sıfır yığılmalı kesikli modeller

Hasar sıklıkları için sıfır yığılmalı kesikli modeller www.statstkcler.org İstatstkçler Dergs 5 (01) 3-31 İstatstkçler Dergs Hasar sıklıkları çn sıfır yığılmalı keskl modeller Sema Tüzel Hacettepe Ünverstes Aktüerya Blmler Bölümü 06800-Beytepe, Ankara, Türkye

Detaylı

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

MIT Açık Ders Malzemeleri   Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için MIT Açık Ders Malzemeler http://ocm.mt.edu Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında blg almak çn http://ocm.mt.edu/terms veya http://tuba.açık ders.org.tr adresn zyaret ednz. 18.102

Detaylı

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Ünsal M.; Varol, A.: Soğutma Kulelernn Boyutlandırılması İçn Br Kuramsal 8 Mayıs 990, S: 8-85, Adana 4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Asaf Varol Fırat Ünverstes, Teknk Eğtm Fakültes,

Detaylı

SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. Ekonometri 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. Ekonometri 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler İk Değşkenl Bağlanım Model SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler Ekonometr 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekm 2011) http://www.ackders.org.tr SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler

Detaylı

SEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

SEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) İk Değşkenl Bağlanım Model SEK Yöntemnn Güvenlrlğ Ekonometr 1 Konu 11 Sürüm,0 (Ekm 011) UADMK Açık Lsans Blgs İşbu belge, Creatve Commons Attrbuton-Non-Commercal ShareAlke 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)

Detaylı

Obtaining Classical Reliability Terms from Item Response Theory in Multiple Choice Tests

Obtaining Classical Reliability Terms from Item Response Theory in Multiple Choice Tests Ankara Unversty, Journal of Faculty of Educatonal Scences, year: 26, vol: 39, no: 2, 27-44 Obtanng Classcal Relablty Terms from Item Response Theory n Multple Choce Tests Hall Yurdugül * ABSTRACT: The

Detaylı

FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK REGRESYON YÖNTEMLERİ

FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK REGRESYON YÖNTEMLERİ Anadolu Tarım Blm. Derg., 203,28(3):68-74 Anadolu J Agr Sc, 203,28(3):68-74 do: 0.76/anaas.203.28.3.68 URL: htt://dx.do.org/0.76/anaas.203.28.3.68 Derleme Revew FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK

Detaylı

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman Farklı Varyans Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Eşt Varyans Y X Farklı Varyans Hata Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Farklı Varyans Zaman Farklı Varyans le Karşılaşılan Durumlar Kest Verlernde. Kar dağıtım

Detaylı

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Kİ-KAR TSTLRİ A) Kİ-KAR DAĞILIMI V ÖZLLİKLRİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk gösterp

Detaylı

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür.

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür. Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk

Detaylı

Rasgele Değişken Üretme Teknikleri

Rasgele Değişken Üretme Teknikleri Rasgele Değşken Üretme Teknkler Amaç Smülasyon modelnn grdlern oluşturacak örneklern üretlmes Yaygın olarak kullanılan ayrık veya sürekl dağılımların örneklenmes sürecn anlamak Yaygın olarak kullanılan

Detaylı

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri Asmetr ve Basıklık Ölçüler Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartllere dayanan (Bowley) omentlere dayanan asmetr ve basıklık ölçüler Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr III. Asmetr ve Basıklık

Detaylı

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER 5.. İk Boyutlu Rasgele Değşkenler Br deney yapıldığında, aynı deneyle lgl brçok rasgele değşkenn aynı andak durumunu düşünmek gerekeblr. Böyle durumlarda

Detaylı

Mut Orman İşletmesinde Karaçam, Sedir ve Kızılçam Ağaç Türleri İçin Dip Çap Göğüs Çapı İlişkileri

Mut Orman İşletmesinde Karaçam, Sedir ve Kızılçam Ağaç Türleri İçin Dip Çap Göğüs Çapı İlişkileri Süleyman Demrel Ünverstes, Fen Blmler Ensttüsü, 9-3,(5)- Mut Orman İşletmesnde Karaçam, Sedr ve Kızılçam Ağaç Türler İçn Dp Çap Göğüs Çapı İlşkler R.ÖZÇELİK 1 Süleyman Demrel Ünverstes Orman Fakültes Orman

Detaylı

Pamukta Girdi Talebi: Menemen Örneği

Pamukta Girdi Talebi: Menemen Örneği Ege Ünv. Zraat Fak. Derg., 2002, 39 (3): 88-95 ISSN 1018-8851 Pamukta Grd Taleb: Menemen Örneğ Bülent MİRAN 1 Canan ABAY 2 Chat Günden 3 Summary Demand for Inputs n Cotton Producton: The Case of Menemen

Detaylı

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 Eşit Varyans

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 Eşit Varyans Farklı Varyans Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Eşt Varyans Y X 1 Farklı Varyans Hata Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Farklı Varyans Zaman EKKY nn varsayımlarından br anakütle regresyon fonksyonu u lern

Detaylı

FAKTÖR A ALĐZ SKORLARI KULLA ILARAK KARAYAKA KUZULARI DA CA LI AĞIRLIK TAHMĐ Đ

FAKTÖR A ALĐZ SKORLARI KULLA ILARAK KARAYAKA KUZULARI DA CA LI AĞIRLIK TAHMĐ Đ Anadolu Tarım Blm. Derg., 2009,24(2):98-102 Anadolu J. Agrc. Sc., 2009,24(2):98-102 Araştırma Research FAKTÖR A ALĐZ SKORLARI KULLA ILARAK KARAYAKA KUZULARI DA CA LI AĞIRLIK TAHMĐ Đ Soner ÇA KAYA* Aydın

Detaylı

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır. KONU : DUAL MODELİN EKONOMİK YORUMU Br prmal-dual model lşks P : max Z cx D: mn Z bv AX b AV c X 0 V 0 bçmnde tanımlı olsun. Prmal modeln en y temel B ve buna lşkn fyat vektörü c B olsun. Z B B BB c X

Detaylı

KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ. Dr. Ali Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selim Adem HATIRLI 2

KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ. Dr. Ali Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selim Adem HATIRLI 2 Journal of Yasar Unversty 2010 3294-3319 KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ Dr. Al Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selm Adem HATIRLI 2 ÖZET Bu çalışmada, Batı Akdenz Bölges kent merkezlernde

Detaylı

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Ki-Kare Analizleri

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI  Ki-Kare Analizleri Kİ KAR ANALİZİ 1 Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI www.mehmetaksarayl K-Kare Analzler OLAY 1: Genelde br statstk sınıfında, öğrenclern %60 ının devamlı, %30 unun bazen, %10 unun se çok az derse geldkler düşünülmektedr.

Detaylı

Antalya Đlinde Serada Domates Üretiminin Kâr Etkinliği Analizi

Antalya Đlinde Serada Domates Üretiminin Kâr Etkinliği Analizi Tarım Blmler Dergs Tar. Bl. Der. Derg web sayfası: www.agr.ankara.edu.tr/derg Journal of Agrcultural Scences Journal homepage: www.agr.ankara.edu.tr/journal TARIM BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF AGRICULTURAL

Detaylı

Sıfır Ağırlıklı Sayma ile Elde Edilen Veriler İçin Çok Seviyeli ZIP Regresyon * Multilevel ZIP Regression for Zero-Inflated Count Data

Sıfır Ağırlıklı Sayma ile Elde Edilen Veriler İçin Çok Seviyeli ZIP Regresyon * Multilevel ZIP Regression for Zero-Inflated Count Data Yüzüncü Yıl Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Dergs/ Journal of The Insttute of Natural & Appled Scences 18 (1-):01-08, 013 Araştırma Makales/Research Artcle Sıfır Ağırlıklı Sayma le Elde Edlen Verler İçn

Detaylı

Trabzon İlinde Gözlenen Yıllık Maksimum Yağışların Bölgesel Frekans Analizi

Trabzon İlinde Gözlenen Yıllık Maksimum Yağışların Bölgesel Frekans Analizi TAIM BİLİMLEİ DEGİSİ 2009, 5 () 240-248 AKAA ÜİVESİTESİ ZİAAT FAKÜLTESİ Trabzon İlnde Gözlenen Yıllık Maksmum Yağışların Bölgesel Frekans Analz Alper Serdar ALI Halt APAYDI Fazlı ÖZTÜK Gelş Tarh: 20..2008

Detaylı

EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM

EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM (Örgün e İknc Öğretm çn) 1. 754 hanehalkına at DOMerset sml Excel dosyasında yer alan erler kullanarak tahmnlenen DOM sonuçları: Dependent Varable: CALISANKADIN Sample:

Detaylı

2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46

2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46 2005 Gaz Ünverstes Endüstryel Sanatlar Eğtm Fakültes Dergs Sayı:16, s31-46 ÖZET BANKALARDA MALİ BAŞARISIZLIĞIN ÖNGÖRÜLMESİ LOJİSTİK REGRESYON VE YAPAY SİNİR AĞI KARŞILAŞTIRMASI 31 Yasemn KESKİN BENLİ 1

Detaylı

AKADEMİK YAKLAŞIMLAR DERGİSİ JOURNAL OF ACADEMIC APPROACHES

AKADEMİK YAKLAŞIMLAR DERGİSİ JOURNAL OF ACADEMIC APPROACHES Konut Sahplğnn Belrleycler: Hanehalkı Resler Üzerne Br Uygulama Halm TATLI 1 Özet İnsanların barınma htyacını sağlayan konut, temel htyaçlar arasında yer almaktadır. Konut sahb olmayan ve krada oturan

Detaylı

Şiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği *

Şiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği * İMO Teknk Derg, 28 4393-447, Yazı 29 Şddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetk Algortma le Belrlenmes: GAP Örneğ * Hall KARAHAN* M. Tamer AYVAZ** Gürhan GÜRARSLAN*** ÖZ Bu çalışmada, Genetk Algortma (GA)

Detaylı

BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER

BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER Blmn amaçlarından br yaşanılan doğa olaylarını tanımlamak ve olayları önceden tahmnlemektr. Bu amacı başarmanın yollarından br olaylar üzernde etkl olduğu

Detaylı

5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili

5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili 5.3. Tekne Yüzeylernn atematksel Temsl atematksel yüzey temslnde lk öneml çalışmalar Coons (53) tarafından gerçekleştrlmştr. Ferguson yüzeylernn gelştrlmş hal olan Coons yüzeylernde tüm sınır eğrler çn

Detaylı

YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS

YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS NURAY TUNCER PROF. DR. DURDU KARASOY Tez Danışmanı Hacettepe Ünverstes Lsansüstü Eğtm-Öğretm Yönetmelğnn İstatstk Anablm Dalı İçn Öngördüğü

Detaylı

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri Merkez Eğlm (Yer) Ölçüler Ver setn tanımlamak üzere kullanılan ve genellkle tüm elemanları dkkate alarak ver setn özetlemek çn kullanılan ölçülerdr. Ver setndek tüm elemanları temsl edeblecek merkez noktasına

Detaylı

SUÇ VERİ TABANININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE TAHMİNİ: BURSA ÖRNEĞİ Estimating of Crime Database with Logistic Regression Analysis: Bursa Case

SUÇ VERİ TABANININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE TAHMİNİ: BURSA ÖRNEĞİ Estimating of Crime Database with Logistic Regression Analysis: Bursa Case SUÇ VERİ TABANININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE TAHMİNİ: BURSA ÖRNEĞİ Estmatng of Crme Database wth Logstc Regresson Analyss: Bursa Case Mehmet NARGELEÇEKENLER * B Özet u çalışmada, Bursa Emnyet Müdürlüğünden

Detaylı

Bitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İsteğinin Belirlenmesi: Tokat İli Örneği

Bitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İsteğinin Belirlenmesi: Tokat İli Örneği Atatürk Ünv. Zraat Fak. Derg., 42 (2): 153-157, 2011 J. of Agrcultural Faculty of Atatürk Unv., 42 (2): 153-157, 2011 ISSN : 1300-9036 Araştırma Makales/Research Artcle Btksel Ürün Sgortası Yaptırma İsteğnn

Detaylı

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre 1 DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cnemre 2 BİRİNCİ BÖLÜM HEDEF PROGRAMLAMA 1.1 Grş Karar problemler amaç sayısına göre tek amaçlı ve çok amaçlı

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ Blm ve Teknoloj Dergs A-Uygulamalı Blmler ve Mühendslk Clt: 14 Sayı: 3 013 Sayfa: 315-38 ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE Faruk ALPASLAN 1, Erol EĞRİOĞLU 1, Çağdaş Hakan ALADAĞ,

Detaylı

Ankara da Ölçülen Yıllık Maksimum YağıĢların Bölgesel Frekans Analizi*

Ankara da Ölçülen Yıllık Maksimum YağıĢların Bölgesel Frekans Analizi* GOÜ, Zraat Fakültes Dergs, 20, 28(), 6-7 Ankara da Ölçülen Yıllık Maksmum YağıĢların Bölgesel Frekans Analz* Alper Serdar ALI Fazlı ÖZTÜK Ankara Ünverstes Zraat Fakültes Tarımsal Yapılar ve Sulama Bölümü,

Detaylı

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH Dr Türkmen Göksel Ankara Ünverstes Syasal Blgler Fakültes Özet Bu makalede teknoloj sevyesnn pyasa rekabet ve refah sevyes üzerndek etkler matematksel br model le ncelenecektr

Detaylı

Türkiye de Süt Ürünleri Tüketim Harcamalarına Etki Eden Faktörlerin Analizi: Çoklu Heckman Örneklem Seçicilik Sistem Yaklaşımı

Türkiye de Süt Ürünleri Tüketim Harcamalarına Etki Eden Faktörlerin Analizi: Çoklu Heckman Örneklem Seçicilik Sistem Yaklaşımı Tarım Blmler Dergs Tar. Bl. Der. Derg web sayfası: www.agr.ankara.edu.tr/derg Journal of Agrcultural Scences Journal homepage: www.agr.ankara.edu.tr/journal TARIM BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF AGRICULTURAL

Detaylı

ANTALYA DA OBEZİTE YAYGINLIĞI VE DÜZEYİNİ ETKİLEYEN SOSYO-EKONOMİK DEĞİŞKENLER

ANTALYA DA OBEZİTE YAYGINLIĞI VE DÜZEYİNİ ETKİLEYEN SOSYO-EKONOMİK DEĞİŞKENLER Akdenz İ.İ.B.F. Dergs (21) 2011, 17-45 ANTALYA DA OBEZİTE YAYGINLIĞI VE DÜZEYİNİ ETKİLEYEN SOSYO-EKONOMİK DEĞİŞKENLER PREVALENCE AND SOCIOECONOMICS DETERMINANTS OF ADULTS OBESITY IN ANTALYA Arş. Gör. F.

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ QUANTILE REGRESYON ve BİR UYGULAMA İlkay ALTINDAĞ YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI Ağustos-1 KONYA Her Hakkı Saklıdır ÖZET YÜKSEK LİSANS TEZİ

Detaylı

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3 Yıldız Teknk Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü Deneyn Amacı İşlemsel kuvvetlendrcnn çalışma prensbnn anlaşılması le çeştl OP AMP devrelernn uygulanması ve ncelenmes. Özet ve Motvasyon.. Operasyonel Amplfkatör

Detaylı

BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ

BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ Yrd. Doç. Dr. Murat ATAN - Araş. Gör. Gaye KARPAT ÇATALBAŞ 2 ÖZET Bu çalışma, Türk bankacılık sstem çnde faalyet gösteren tcar bankaların

Detaylı

Bilgisayarla Görüye Giriş

Bilgisayarla Görüye Giriş Blgsayarla Görüye Grş Ders 8 Görüntü Eşleme Alp Ertürk alp.erturk@kocael.edu.tr Panorama Oluşturma Görüntüler eşlememz / çakıştırmamız gerekmektedr Panorama Oluşturma İk görüntüden özntelkler çıkar Panorama

Detaylı

Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 1, 2011 225

Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 1, 2011 225 Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 25, Sayı:, 20 225 FİNANSAL ANALİZDE KULLANILAN ORANLAR VE HİSSE SENEDİ GETİRİLERİ ARASINDAKİ İLİŞKİ: EKONOMİK KRİZ DÖNEMLERİ İÇİN İMKB İMALAT SANAYİ

Detaylı

COĞRAFYA DERSİ ÖĞRETİM PROGRAMINDA DOĞAL AFETLER 1 (The Natural Disasters in the Geography Teaching Curriculum)

COĞRAFYA DERSİ ÖĞRETİM PROGRAMINDA DOĞAL AFETLER 1 (The Natural Disasters in the Geography Teaching Curriculum) MARMARA COĞRAFYA DERGİSİ SAYI: 28, TEMMUZ - 2013, S. 276-303 İSTANBUL ISSN:1303-2429 E-ISSN 2147-7825 copyrght 2013 http://www.marmaracografya.com COĞRAFYA DERSİ ÖĞRETİM PROGRAMINDA DOĞAL AFETLER 1 (The

Detaylı

Kısa Vadeli Sermaye Girişi Modellemesi: Türkiye Örneği

Kısa Vadeli Sermaye Girişi Modellemesi: Türkiye Örneği Dokuz Eylül Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:24, Sayı:1, Yıl:2009, ss.105-122. Kısa Vadel Sermaye Grş Modellemes: Türkye Örneğ Mehmet AKSARAYLI 1 Özhan TUNCAY 2 Alınma Tarh: 04-2008,

Detaylı

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre Devre Analz Teknkler DEE AAĐZ TEKĐKEĐ Bu zamana kadar kullandığımız Krchoffun kanunları ve Ohm kanunu devre problemlern çözmek çn gerekl ve yeterl olan eştlkler sağladılar. Fakat bu kanunları kullanarak

Detaylı

Erzurum Đlinde Buğday, Arpa ve Çavdarda Girdi Talebi Araştırması

Erzurum Đlinde Buğday, Arpa ve Çavdarda Girdi Talebi Araştırması Tarım Blmler Dergs Tar. Bl. Der. Derg web sayfası: www.agr.ankara.edu.tr/derg Journal of Agrcultural Scences Journal homepage: www.agr.ankara.edu.tr/ournal TARIM BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF AGRICULTURAL

Detaylı

İzmir İçin Geleceğe Yönelik Yağış Olasılıklarının Markov Zinciri Modeliyle Belirlenmesi

İzmir İçin Geleceğe Yönelik Yağış Olasılıklarının Markov Zinciri Modeliyle Belirlenmesi Ege Üniv. Ziraat Fak. Derg., 2003, 40(3):105-112 ISSN 1018-8851 İzmir İçin Geleceğe Yönelik Yağış Olasılıklarının Markov Zinciri Modeliyle Belirlenmesi Mustafa ÖZGÜREL 1 Murat KILIÇ 2 Summary Determining

Detaylı

JFM316 Elektrik Yöntemler ( Doğru Akım Özdirenç Yöntemi)

JFM316 Elektrik Yöntemler ( Doğru Akım Özdirenç Yöntemi) JFM316 Elektrk Yöntemler ( Doğru Akım Özdrenç Yöntem) yeryüzünde oluşturacağı gerlm değerler hesaplanablr. Daha sonra aşağıdak formül kullanılarak görünür özdrenç hesaplanır. a K I K 2 1 1 1 1 AM BM AN

Detaylı

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com ISSN:134-4141 Makne Teknolojler Elektronk Dergs 28 (1) 61-68 TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Kısa Makale Tabakalı Br Dskn Termal Gerlme Analz Hasan ÇALLIOĞLU 1, Şükrü KARAKAYA 2 1

Detaylı

Standart Model (SM) Lagrange Yoğunluğu. u, d, c, s, t, b. e,, Şimdilik nötrinoları kütlesiz Kabul edeceğiz. Kuark çiftlerini gösterelim.

Standart Model (SM) Lagrange Yoğunluğu. u, d, c, s, t, b. e,, Şimdilik nötrinoları kütlesiz Kabul edeceğiz. Kuark çiftlerini gösterelim. SM de yer alacak fermyonlar Standart Model (SM) agrange Yoğunluğu u s t d c b u, d, c, s, t, b e e e,, Şmdlk nötrnoları kütlesz Kabul edeceğz. Kuark çftlern gösterelm. u, c ve t y u (=1,,) olarak gösterelm.

Detaylı

a IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI

a IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI Fırat Ünverstes-Elazığ MİTRAL KAPAK İŞARETİ ÜZERİNDEKİ ANATOMİK VE ELEKTRONİK GÜRÜLTÜLERİN ABC ALGORİTMASI İLE TASARLANAN IIR SÜZGEÇLERLE SÜZÜLMESİ N. Karaboğa 1, E. Uzunhsarcıklı, F.Latfoğlu 3, T. Koza

Detaylı

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI C.Ü. İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt 4, Sayı 1, 3 6 Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI H. BİRCAN, Y. KARAGÖZ ve Y. KASAPOĞLU

Detaylı

FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ

FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ 1 Nasır Çoruh, Tarık Erfdan, 3 Satılmış Ürgün, 4 Semra Öztürk 1,,4 Kocael Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü 3 Kocael Ünverstes Svl Havacılık Yüksekokulu ncoruh@kocael.edu.tr,

Detaylı

Devalüasyon, Para, Reel Gelir Değişkenlerinin Dış Ticaret Üzerine Etkisinin Panel Data Yöntemiyle Türkiye İçin İncelenmesi

Devalüasyon, Para, Reel Gelir Değişkenlerinin Dış Ticaret Üzerine Etkisinin Panel Data Yöntemiyle Türkiye İçin İncelenmesi Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Clt 6, Sayı:4, 2004 Devalüasyon, Para, Reel Gelr Değşkenlernn Dış Tcaret Üzerne Etksnn Panel Data Yöntemyle Türkye İçn İncelenmes Yrd.Doç.Dr.Ercan BALDEMİR*

Detaylı

AYLIK ORTALAMA GÖL SU SEVİYESİNİN BULANIK-OLASILIK YAKLAŞIMI İLE GÖZLENMİŞ ZAMAN SERİSİNDEN TAHMİNİ

AYLIK ORTALAMA GÖL SU SEVİYESİNİN BULANIK-OLASILIK YAKLAŞIMI İLE GÖZLENMİŞ ZAMAN SERİSİNDEN TAHMİNİ AYLIK ORTALAMA GÖL SU SEVİYESİİ BULAIK-OLASILIK YAKLAŞIMI İLE GÖZLEMİŞ ZAMA SERİSİDE TAHMİİ Veysel GÜLDAL, Hakan TOGAL 2 S.D.Ü.Mühendslk Mmarlık Fakültes İnşaat Müh Böl., Isparta/TÜRKİYE vguldal@mmf.sdu.edu.tr

Detaylı

Tek Yönlü Varyans Analizi

Tek Yönlü Varyans Analizi Tek Yönlü Varyan Analz Nedr ve hang durumlarda kullanılır? den fazla grupların karşılaştırılmaı öz konuu e, çok ayıda t-tet nn kullanılmaı, Tp I hatanın artmaına yol açar; Örneğn, eğer 5 grubu kşerl olarak

Detaylı

Manyetizma Testlerinin Çözümleri. Test 1 in Çözümü

Manyetizma Testlerinin Çözümleri. Test 1 in Çözümü 4 Manyetzma Testlernn Çözümler 1 Test 1 n Çözümü 5. Mıknatısların brbrne uyguladığı kuvvet uzaklığın kares le ters orantılıdır. Buna göre, her br mıknatısa uygulanan kuvvet şekl üzernde gösterelm. 1. G

Detaylı

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ 1 Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı, F Dağılışı, gb br dağılışa uygun olduğu durumlarda

Detaylı

EMG İşaretlerinin K-Ortalama Algoritması Kullanılarak Öbekleştirilmesi. EMG Signal Analysis Using K-Means Clustering

EMG İşaretlerinin K-Ortalama Algoritması Kullanılarak Öbekleştirilmesi. EMG Signal Analysis Using K-Means Clustering KSÜ Mühendslk Blmler Dergs, (), 9 5 KSU Journal of Engneerng Scences, (), 9 EMG İşaretlernn K-Ortalama Algortması Kullanılarak Öbekleştrlmes Mücahd Günay, Ahmet ALKA, KSÜ Mühendslk-Mmarlık Fakültes Elektrk-Elektronk

Detaylı

KALĐTE ARTIŞLARI VE ENFLASYON: TÜRKĐYE ÖRNEĞĐ

KALĐTE ARTIŞLARI VE ENFLASYON: TÜRKĐYE ÖRNEĞĐ Central Bank Revew Vol. 11 (January 2011), pp.1-9 ISSN 1303-0701 prnt / 1305-8800 onlne 2011 Central Bank of the Republc of Turkey http://www.tcmb.gov.tr/research/revew/ KALĐTE ARTIŞLARI VE ENFLASYON:

Detaylı

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) VARYANS ANALİZİ İ örne ortalaması arasında farın önem ontrolü, örne büyülüğüne göre z veya testlernden bryle yapılır. Bu testlerle, den fazla örne ortalamasını brlte test etme ve aralarında farın önem

Detaylı

TE 06 TOZ DETERJAN ÜRETİM TESİSİNDEKİ PÜSKÜRTMELİ KURUTMA ÜNİTESİNDE EKSERJİ ANALİZİ

TE 06 TOZ DETERJAN ÜRETİM TESİSİNDEKİ PÜSKÜRTMELİ KURUTMA ÜNİTESİNDE EKSERJİ ANALİZİ Yednc lusal Kmya Mühendslğ Kngres, 5-8 ylül 26, Anadlu Ünverstes, skşehr 6 OZ DRJAN ÜRİM SİSİNDKİ PÜSKÜRMLİ KRMA ÜNİSİND KSRJİ ANALİZİ GÜLSÜN BKAŞ*, FİRZ BALKAN ge Ünverstes Kmya Mühendslğ Bölümü, 351,

Detaylı

A İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır?

A İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır? . Br torbada 6 syah, 4 beyaz top vardır. Bu torbadan yerne koyarak top seçlyor. A İSTATİSTİK KPSS/-AB-PÖ/006. Normal dağılıma sahp br rasgele (random) değşkenn varyansı 00 dür. Seçlen topların ksnn de

Detaylı

DEFORMASYONLARIN MODELLENMESİ. Levent TAŞÇI 1 ltasci@firat.edu.tr

DEFORMASYONLARIN MODELLENMESİ. Levent TAŞÇI 1 ltasci@firat.edu.tr DFORMSYOLRI MODLLMSİ Levent TŞÇI 1 ltasc@frat.edu.tr Öz: Deformasyonların belrleneblmes çn farklı çalışma grupları tarafından ortaya konulmuş farklı yaklaşımlar söz konusudur. Deformasyon analznde, bloklar

Detaylı

Makine Öğrenmesi 10. hafta

Makine Öğrenmesi 10. hafta Makne Öğrenmes 0. hafta Lagrange Optmzasonu Destek Vektör Maknes (SVM) Karesel (Quadratc) Programlama Optmzason Blmsel term olarak dlmze geçmş olsa da bazen en leme termle karşılık bulur. Matematktek en

Detaylı

YAPILARIN ENERJİ ESASLI TASARIMI İÇİN BİR HESAP YÖNTEMİ

YAPILARIN ENERJİ ESASLI TASARIMI İÇİN BİR HESAP YÖNTEMİ YAPILARI EERJİ ESASLI TASARIMI İÇİ BİR HESAP YÖTEMİ Araş. Gör. Onur MERTER Araş. Gör. Özgür BOZDAĞ Prof. Dr. Mustafa DÜZGÜ Dokuz Eylül Ünverstes Dokuz Eylül Ünverstes Dokuz Eylül Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü

Detaylı

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-17 / 20 Aralık 2010 EKONOMİ NOTLARI. Kalite Artışları ve Enflasyon: Türkiye Örneği

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-17 / 20 Aralık 2010 EKONOMİ NOTLARI. Kalite Artışları ve Enflasyon: Türkiye Örneği Türkye Cumhuryet Merkez Bankası Sayı: 2010-17 / 20 Aralık 2010 EKONOMİ NOTLARI Kalte Artışları ve Enflasyon: Türkye Örneğ Yavuz Arslan Evren Certoğlu Abstract: In ths study, average qualty growth and upward

Detaylı

YARIPARAMETRİK KISMİ DOĞRUSAL PANEL VERİ MODELLERİYLE ULUSLAR ARASI GÖÇ

YARIPARAMETRİK KISMİ DOĞRUSAL PANEL VERİ MODELLERİYLE ULUSLAR ARASI GÖÇ Özet YARIPARAMETRİK KISMİ DOĞRUSAL PANEL VERİ MODELLERİYLE ULUSLAR ARASI GÖÇ Atıf EVREN *1 Elf TUNA ** Yarı parametrk panel ver modeller parametrk ve parametrk olmayan modeller br araya getren; br kısmı

Detaylı

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir. YER ÖLÇÜLERİ Yer ölçüler, verler merkez veya yığılma oktasıı belrleye statstklerdr. Grafkler bze verler yığılma oktaları hakkıda ö blg vermede yardımcı olurlar. Acak bu değerler gerçek değerler değldr,

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale Unv Muh Blm Derg, 23(6), 707-717, 2017 Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs Pamukkale Unversty Journal of Engneerng Scences Karayolu trafk kazalarına yen br yaklaşım: analz kesmler model

Detaylı

DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI

DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI Mehmet Aktan Atatürk Ünverstes, Endüstr Mühendslğ Bölümü, 25240, Erzurum. Özet: Dövz kurlarındak değşmler,

Detaylı